AIの世界モデル（World Model）とは、AIが外部の環境や状況を理解し、予測するために使用する内部的な表現やシミュレーションのことを指します。このモデルは、AIが環境との相互作用を通じて学習し、現実世界のダイナミクスや構造を模倣することで構築されます。具体的には以下の要素が含まれます。

1. 環境の表現: 世界モデルは、AIが関与する環境の物理的および論理的な状態を内部的に表現します。これには、オブジェクトの位置、状態、属性などが含まれます。
2. 予測能力: 世界モデルは、環境内での出来事やアクションの結果を予測する能力を持ちます。例えば、物体を動かした場合の影響や、時間の経過とともに起こる変化などです。
3. シミュレーション: AIは世界モデルを使用して、さまざまなシナリオをシミュレートし、行動や決定の結果を事前に評価することができます。これにより、最適な行動を選択することができます。
4. 学習と適応: 世界モデルは、AIが新しい情報や経験を通じて学習し、モデルを更新していくことで、より正確で信頼性の高いものとなります。

世界モデルは、特に強化学習（Reinforcement Learning）やロボティクス、自動運転車などの分野で重要です。これらのシステムは、複雑な環境での意思決定や計画立案を行う際に、世界モデルを活用して性能を向上させます。強化学習（Reinforcement Learning）については次のブログをご覧ください。